【Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令】

Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令

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1、名词解释

1.1 CUDA

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台和编程模型。CUDA旨在利用NVIDIA GPU（图形处理单元）的强大计算能力来加速各种科学计算、数值模拟和深度学习任务。

• GPU并行计算
  • CUDA使GPU能够执行并行计算任务，从而大幅提高了计算性能。GPU由许多小型处理单元组成，每个处理单元都能够执行多个线程，这意味着GPU可以同时处理大量的计算任务。
• NVIDIA GPU支持
  • CUDA仅适用于NVIDIA GPU
  • 不同版本的CUDA通常与特定型号的NVIDIA GPU兼容，因此需要确保你的GPU支持所选版本的CUDA。
• CUDA工具和库
  • NVIDIA提供了一套用于CUDA开发的工具和库，包括CUDA Toolkit、cuDNN（CUDA深度神经网络库）、cuBLAS（CUDA基础线性代数库）等。这些工具和库简化了CUDA应用程序的开发和优化过程。

1.2 Cudnn

• cuDNN（CUDA Deep Neural Network Library）
  • 由NVIDIA开发的用于深度学习的加速库。
  • cuDN